### 使用 Python 的 Requests 和 BeautifulSoup 库进行网页抓取 为了实现这一目标，可以按照如下方式构建代码： #### 导入必要的库 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv ``` #### 获取页面数据并解析 HTML 文档结构 定义 URL 并发送 GET 请求获取响应内容。接着利用 `BeautifulSoup` 解析返回的内容。 ```python url = 'https://movie.douban.com/subject/1292052/' response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") ``` #### 提取所需的信息项 通过分析目标网站的 HTML 结构来定位各个字段的位置，并提取相应的文本信息[^1]。 ```python title = soup.select_one('#content > h1 > span:nth-child(1)').get_text(strip=True) director = soup.select_one( '#info > span:nth-of-type(1) > span.attrs > a').get_text(strip=True) actors = [actor.get_text(strip=True) for actor in soup.select('#info > span.actor > span.attrs > a')] year = soup.select_one('#content > h1 > span.year').get_text(strip=True)[1:-1] genre_tags = soup.select('#info > span[property="v:genre"]') genres = ', '.join([tag.get_text(strip=True) for tag in genre_tags]) duration = soup.select_one('span[property="v:runtime"]').get_text(strip=True) ``` #### 将收集的数据写入 CSV 文件 创建一个新的 CSV 文件用于保存所获得的结果；如果文件已存在，则追加记录而不覆盖原有内容。 ```python with open('movies.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8-sig') as file: writer = csv.writer(file) # 写入表头 header = ['Title', 'Director', 'Actors', 'Year', 'Genres', 'Duration'] writer.writerow(header) row_data = [ title, director, ','.join(actors), year, genres, duration ] writer.writerow(row_data) ``` 上述过程展示了如何使用 Python 的 `requests` 及 `BeautifulSoup` 来完成一次简单的网络爬虫操作，并将结果导出至本地磁盘中的 CSV 表格内。